scala>val personRDD = lineRDD.map(x => person(x(0).toInt,x(1),x(2).toInt))personRDD:org.apache.spark.rdd.RDD[person]= MapPartitionsRDD[11]atmapat<console>:27 将RDD转换成DataFrame scala>valpersonDF=personRDD.toDF personDF:org.apache.spark.sql.DataFrame=[id:int, name:string...1 m...
1)DataFrame的优势 DataFrame API 是在R 和 Python Pandas Dataframe 灵感之上设计的,具有以下功能特性: 从KB到PB级的数据量支持 多种数据格式和多种存储系统支持 通过Spark SQL 的 Catalyst 优化器进行先进的优化,生成代码 通过Spark无缝集成所有大数据工具与基础设施 为Python、Java、Scala和R语言(SparkR)API 简单...
几种创建SparkDataFrame的方法,分别是使用RDD来创建、使用python的pandas创建DataFrame、使用List来创建、读取数据文件来创建、通过读取数据库来创建。 1.使用RDD来创建 主要使用RDD的toDF方法 #appName:任务名称 #config:设置一些属性 #master:Spark运行模式 #getOrCreate:创建SparkSession对象 frompyspark.sql import Spar...
Hive是将Hive SQL转换成MapReduce，然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce程序的复杂性，但是MapReduce这种计算模型执行效率比较慢，所以Spark SQL应运而生，它将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群上执行，执行效率非常高。Spark SQL提供了以下2个编程抽象，类似Spark Core中的RDD。DataFrame。DataSet。Spark S...
DataFrame中每条数据封装在Row中,Row表示每行数据,具体哪些字段位置,获取DataFrame中第一条数据。 如何构建Row对象:传递value即可,官方实例代码: frompyspark.sqlimportRow//Create a Rowfromvalues.Row(value1,value2,value3,...) 如何获取Row中每个字段的值呢?
SparkSQL中DataFrame和SQL的区别 在SparkSQL中,数据处理的主要两种方式是通过DataFrame和SQL。尽管它们都可以用于处理数据,但它们之间有一些区别。在这篇文章中,我们将会探讨DataFrame和SQL的不同之处,并通过代码示例来说明它们之间的区别。 DataFrame vs SQL
DataFrame。 DataSet。 Spark SQL具有如下的特点: Integrated(易整合):Spark SQL无缝地整合了SQL查询和Spark编程。 Uniform Data Access(统一的数据访问方式):Spark SQL使用相同的方式连接不同的数据源。 Hive Integration(集成 Hive):Spark SQL在已有的Hive数据仓库上直接运行SQL或者HiveQL。 Standard Connectivity(标准...
Spark SQL对SQL语句的处理和关系型数据库类似,即词法/语法解析、绑定、优化、执行。Spark SQL会先将SQL语句解析成一棵树,然后使用规则(Rule)对Tree进行绑定、优化等处理过程。Spark SQL由Core、Catalyst、Hive、Hive-ThriftServer四部分构成: Core: 负责处理数据的输入和输出,如获取数据,查询结果输出成DataFrame等 ...
# 读取一个文件转化每一行为Row对象 lines = sc.textFile("file:///export/pyfolder1/pyspark-chapter03_3.8/data/sql/people.txt") parts = lines.map(lambda l: l.split(",")) people = parts.map(lambda p: Row(name=p[0], age=int(p[1]))) # 推断Schema,并且将DataFrame注册为Table schema...